关于文本域追加数据,滚动条显示在底部问题

Web 开发 > JavaScript [问题点数:40分,结帖人yanyueqiu]
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言月秋

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html之textarea标签的小用法(滚动条的位置决定数据结果的显示

先来看第一种,示例代码如下: <html> <body> <textarea rows="10" cols="20" id="my"></textarea> <button onClick="test()">test</button>... function te...

如何让 textarea 的滚动条始终跑到最下方

function down() { var textarea = document.getElementById(“window-talk”); textarea.scrollTop = textarea.scrollHeight; }

前端面试题

你做的页面哪些流览器测试过?这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西,Doctype,知道这是干什么的吗? 21 Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较...

Java中实现滚动条自动滚动到TextArea的末尾(小知识点)

设置TextArea滚动条时,

TextArea滚动到最下方

(){return clk(0,,,res,10,)}" href="http://blog.csdn.net/spanzhang/archive/2007/10/16/1827285.aspx" target="_blank">Flex的TextArea滚动到最下方-

2019年底前的web前端面试题初级-web标准应付HR大多面试问题

作者 | Jeskson来源 | 达达前端小酒馆 问:你知道css中,html的标签元素分多少中不同的类型吗? 答:大体可分三种:1,块状元素,2,内联...元素宽度不设置的情况,它的本身父容器是100%。 <div> <p...

css 超出文字头尾相接滚动_技巧篇:CSS高级技巧详解

元素的显示与隐藏display -- block;(转换为块元素&& 显示) none(隐藏 && 不保留原来的位置) -- 重要!visibility -- visible(显示) hidden (隐藏 && 保留原来的位置 )复习:overflow:hidden...

基础知识(HTML + CSS)整理

记个笔记,怕忘记了,还可以翻一翻。。。 网页的组成:结构HTML 表现CSS 行为JS W3C万维联盟,创建1994年。 HTML 1993、2008、2014 HTML指的是超文本表及语言www万维网的描述语言

一个合格的初级前端工程师需要掌握的模块笔记

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recycleview 嵌套高度问题_2019年底前的web前端面试题初级web标准应付HR大多面试问题...

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面试问题总结

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关于CSS 笔记篇

... 熟练掌握CSS三种显示模式 熟练掌握CSS背景属性 熟练掌握CSS三大特性 熟练掌握CSS盒子模型 熟练掌握CSS浮动 10.熟练掌握CSS定位 11.熟练掌握CSS高级技巧强化CSS typora-copy...

Java核心技术卷一基础知识-第9章-Swing用户界面组件-读书笔记

第9章 Swing用户界面组件 本章内容: * Swing与模型-视图-控制器设计模式 * 布局管理概述 * 文本输入 * 选择组件 ...本章将介绍构造功能更加齐全的图形用户界面(GUI)所需要的一些重要工具。...

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【笔记】《Java核心技术(第十版)》卷1-第12章-Swing用户界面组件

第12章 Swing用户界面组件 12.1 Swing和模型-视图-控制器设计模式 12.1.1 设计模式 近几年来, 软件工程师们开始对这些模式进行汇总分类。这个领域的先驱者的灵感来源于建筑师 Christopher Alexander 的设计模式。...

java学习笔记图形程序设计及GUI应用小结(3)

------- android培训、java培训、期待与您交流!...按钮、文本域和其他的用户界面元素都继承于Component类,组件可以放置面板这样的容器中。由于Container类继承于Component类,所以容器也可以放置另一个容器中。

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课程目标: ... 熟练掌握CSS三种显示模式 熟练掌握CSS背景属性 熟练掌握CSS三大特性 熟练掌握CSS盒子模型 熟练掌握CSS浮动 10.熟练掌握CSS定位 11.熟练掌握CSS高级技巧强化CSS typora-copy...

css的知识点归纳与总结

css是页面的化妆师,也是每个前端必须要掌握的基础,工作中也常常因为频于业务,而不能很好的去沉淀技术,本文主要是作者业余学习记录下来的笔记,主要记录了css常用一些的基础,以及css高级应用,例如精灵图,字体...

Java基础知识笔记-11_2-Swing用户界面组件

Java基础知识笔记-11_2-Swing用户界面组件 这章教程两个版本,一个语法是非lambda表达式版本,另一个是lambda表达式版本 非lambda表达式版本 1 Java Swing概述 Java的java.awt包,即抽象窗口工具包JDK1.2推出后...

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2004-8-12 星期四 阴有暴雨 1. 如何设置Java开发环境(Win2000) 答:Start-Control panel-System-Advance-Environment Variables  设置环境变量:  PATH = %PATH%;c:/j2sdk1.4.2_05/bin;...

Bootstrap 入门

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CSS笔记

熟练掌握CSS三种显示模式 熟练掌握CSS背景属性 熟练掌握CSS三大特性 熟练掌握CSS盒子模型 熟练掌握CSS浮动 10.熟练掌握CSS定位 11.熟练掌握CSS高级技巧强化CSS typora-copy-images-to: media CSS的发展历程 从...

WPS客户端更新日志留着备用

WPS Office (10.1.0.7520)==========================================新增功能列表------------WPS文字1 拼写检查:新增“中文拼写检查”功能 WPS公共1 实时预览:支持字体和字号实时预览2 发送至手机:云服务选项...

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

EXCEL VBA编程(excel办公高手必经之路)

宏基础 VBA编程基础 常用语句(分支、循环语句的基础及应用) VBA结合工作表的函数功能的应用等 如果

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利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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